Lidar-Technik Sensorik als Schlüsseltechnik für autonomes Fahren

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Osram Opto Semiconductors will zusammen mit Partnern das autonome Fahren weiter beschleunigen. Zum Einsatz kommt dabei die Lidar-Technik auf Basis von MEMS.

Die letzten 12 Monate brachten das autonome Fahren enorm voran: Traditionelle Automobilhersteller konkurrieren mit Herstellern aus dem Silicon Valley in einem Rennen um das erste wirklich selbstfahrende Auto. Erst kürzlich hat Apple sein Interesse an der Entwicklung eigenständiger Fahrzeugtechnologie bekundet, während Anfang des Jahres 2017 Ford ankündigte, sein erstes Auto mit Level-4-Autonomie im Jahr 2021 produzieren zu wollen [1].

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Weitere Branchengrößen sind Uber, Tesla und Google. Auch sie testen ihre Prototypen selbstfahrender Fahrzeuge, während Regulierungsbehörden und OEMs mit Untersuchungen dazu starten, wie das Zusammenspiel von traditionell gesteuerten bzw. autonomen Fahrzeugen und allen Verkehrsteilnehmern funktionieren könnte.

Sensoren als Schlüsseltechnik autonomen Fahrens

Trotz der Begeisterung gibt es auch Bedenken, wenn es um die Zuverlässigkeit der Technik geht oder den Auswirkungen einer weit verbreiteten Adoption auf die Gesellschaft. Sensoren sind der Schlüsseltechnik für selbstfahrende Fahrzeuge, da mit ihrer Hilfe Hindernisse umfahren werden können und so das Fahrzeug sicher durch die Straßen navigiert.

Als Marktführer der Automotive LED ist Osram Opto Semiconductors auch einer der Pioniere für die Entwicklung von Hochleistungs-Pulslasern für Lidar- (Light-Detection-and-Ranging-) Systeme. Lidar wird am häufigsten von Herstellern autonomer Fahrzeuge eingesetzt, da sie erhebliche Vorteile gegenüber anderen Sensortechniken bietet.

Lidar Scanning-Systeme werden voraussichtlich den autonomen Fahrzeugsektor dominieren. Sie rastern horizontal mit einem Laserstrahl über ein bestimmtes Winkelsegment die Umgebung des Fahrzeugs ab und erzeugen eine hochauflösende 3-D-Karte des Umfelds.

Lidar-Systeme auf Basis von MEMS

Osram Opto Semiconductors entwickelt derzeit eine Generation von Lasern mit einer kurzen Pulslänge von weniger als 5 ns. Der aktuelle 4-Kanal-Lidar-Laser besteht aus einem Laserbarren mit vier einzeln ansteuerbaren Laserdioden sowie einer im Modul integrierten Ansteuerschaltung. Das gesamte Modul ist oberflächenmontierbar. Gemeinsam mit seinem Partner Innoluce entwickelte der Regensburger Spezialist ein Referenzdesign eines Lidar-Systems auf Basis eines MEMS = Micro Electro Mechanical Systems mit dem erwähnten 4-Kanal-Laser. Das System überzeugt mit einer Reichweite von mindestens 200 m, um Fahrzeuge zu erkennen, sowie 70 m für Fußgänger. Das Gesamtsystem deckt ein Blickfeld von 120° in der Waagrechten und 20° in der Senkrechten ab und bietet eine Auflösung von 0,1° horizontal und 0,5° vertikal.

Während Lidar-Scanning-Systeme auf dem Weg sind, die benötigte Leistung und Zuverlässigkeit für völlig fahrerlose Autos bereitzustellen, kommt die Lidar-Technik bereits in einigen semi-autonomen Anwendungen zum Einsatz und wird wahrscheinlich das Rückgrat der Sensor-Technik in autonomen Fahrzeugen werden.

Autonome Fahrzeuge müssen sicher das Umfeld erkennen

Um bei einem Level-5-System die größtmögliche Zuverlässigkeit, Sicherheit und Redundanz autonomer Fahrzeuge zu gewährleisten, wird Lidar vermutlich mit Radarsensoren, Kameras und Flash Lidar kombiniert. Trotz der Fortschritte bei der Entwicklung der Sensorik gibt es auch Bedenken rund um den Einsatz autonomer Fahrzeuge. Daten aus fahrerlosen Autos zeigen, dass bisherige Sensoren Probleme haben, Radfahrer zu erkennen, weil es für die autonome Fahrzeugtechnik schwierig sein kann, ihr Verhalten vorherzusagen [2]. Daher ist die technische Weiterentwicklung eine Voraussetzung dafür, sicheres autonomes Fahren umzusetzen.

Dieser Beitrag erschien zuerst auf unserem Partnerportal elektronixpraxis.de.

Referenzen

[1] http://www.cnbc.com/2017/01/09/ford-aims-for-self-driving-car-with-no-gas-pedal-no-steering-wheel-in-5-years-ceo-says.html

[2] https://static.googleusercontent.com/media/www.google.com/de//selfdrivingcar/files/reports/report-0616.pdf

(ID:44793003)